마케팅 예측 101: 미래 통찰력을 위한 분석 사용

마케팅 예측은 기업이 특정 목표 시장 내에서 미래 성과에 대해 교육받은 예측을 하는 방법 입니다. 시장 조사 및 과거 데이터를 사용하여 마케팅 담당자는 판매를 더 잘 예측하는 데 도움이 되는 수요 및 추세에 대한 예측을 할 수 있습니다.

예측 프로세스는 마케팅 전략의 효과를 이해하는 데 도움이 되며 앞으로의 노력을 최적화할 수 있는 더 나은 위치에 있게 합니다. 캠페인의 장단점을 이해하면 효과가 있는 것과 완전히 생략할 기술을 더 잘 예측할 수 있습니다.

마케팅 예측이란 무엇입니까?

마케팅 예측은 기업이 미래 시장 특성, 판매 데이터 및 해당 부문의 성장률을 예측하여 추세 분석을 수행하는 데 도움이 됩니다 . 예측이란 추측을 계획에 대한 경험적, 데이터 중심 접근 방식으로 대체하는 것을 의미합니다. 기업이 정성적 방법과 정량적 방법을 모두 사용하여 데이터를 얻을 수 있도록 하는 여러 유형의 예측 기술이 있습니다.

기업은 행동 분석, 시장 조사, 과거 데이터 및 예측 방법을 사용하여 다음과 같은 사항을 예측합니다.

• 사용자 여정 전반에 걸쳐 예측된 고객 행동
• 기간 내에 생성될 가능성이 있는 리드 수
• 판매 깔때기를 통해 이동 하는 리드의 비율
• 신규 고객 확보 에 있어 다양한 마케팅 캠페인 및 채널의 효과
• 제품의 시장 잠재력 : 제품이나 서비스가 특정 시장에서 얼마나 많은 잠재적 수익을 창출할 수 있는지.
• 향후 판매 수 및 수익 영향
• 획득, 유지 및 수익 창출과 관련된 중요한 제품 지표 에 미치는 영향

마케팅 예측은 이러한 모든 예측을 취하여 하나의 분석으로 통합하여 비즈니스가 미래에 대한 완전한 그림을 얻을 수 있도록 합니다. 이러한 통찰력을 통해 필요한 모든 정보가 있다는 것을 알고 더욱 전략적인 계획을 수행할 수 있습니다.

마케팅 예측의 주요 이점

마케팅 예측은 마케팅 계획 및 제품 예측의 기초입니다. 마케팅 및 제품 로드맵이 수행되는 방식을 이해하는 데 도움이 되므로 전략적으로 미래를 계획하고 팀의 의사 결정을 안내할 수 있습니다.

이 접근 방식을 사용하면 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다.

미래 트렌드에 대한 통찰력

추세 예측에는 시장 및 소비자 데이터를 사용하여 고객 행동과 구매 습관이 시간이 지남에 따라 어떻게 변할 것인지 예측하는 것이 포함됩니다. 시장의 미래 동향을 예측하면 변화하는 시기에 경쟁업체를 앞지르는 데 도움이 됩니다.

데이터의 상수 및 선형 패턴과 같이 분석할 수 있는 몇 가지 다른 유형의 추세 예측 패턴이 있습니다. 예를 들어 특정 제품에 대한 수요가 언제 증가하거나 감소할지 예측하고 그에 따라 준비할 수 있습니다. 트렌드 예측은 변화하는 고객 행동과 기대치를 예측하는 통찰력도 제공합니다. 이 지식을 사용하여 마케팅 또는 제품 전략을 조정할 수 있습니다.

보다 표적화된 마케팅 활동

예측적 고객 분석을 사용하여 사용자 행동을 이해하고 전환율이 더 높을 가능성이 있는 행동을 예측할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 보다 효과적인 메시지를 작성하고, 가격 및 포장을 수정하고, 교차 판매 및 상향 판매를 늘리는 데 도움이 됩니다.

Amplitude Audiences와 같은 예측 분석 도구는 특정 행동과 전환을 연결하는 알고리즘을 활용합니다. 예를 들어 소셜 미디어 광고를 통해 방문 페이지에 도달한 사람들은 무료 평가판에 가입할 가능성이 더 높다는 것을 알 수 있습니다. 이 통찰력으로 소셜 미디어 마케팅 활동에 더 많이 투자할 수 있습니다.

예측은 트렌드, 시장 데이터 및 사용자 행동을 기반으로 가장 효과적인 마케팅 채널을 이해하는 데 도움이 됩니다.

고객 유지 증가

예측 분석 활용의 또 다른 이점은 이탈률 코호트 분석을 통해 이탈 위험이 있는 고객을 타겟팅할 수 있다는 것입니다. 이러한 위험에 처한 고객을 식별한 후에는 가장 효과적인 마케팅 캠페인을 실험하여 유지율을 높이고 충성도를 높일 수 있습니다. 예를 들어, 역가격을 사용하여 고객을 이탈할 가능성이 높은 할인이나 인센티브를 제공할 수 있습니다.

사전 예방 대 사후 계획

몇 가지 가능한 시나리오를 예측하고 계획하면 접근 방식을 보다 능동적으로 수행하는 데 도움이 됩니다. 비상 계획을 구현하면 예상치 못한 사건에 대한 복원력을 높일 수 있습니다. 이는 경제 동향의 변화, 고객 감정의 변화, 기술 발전 또는 경쟁자에게 고객을 잃는 것과 같은 외부 또는 내부 이벤트일 수 있습니다.

정확한 예산 책정

예산 예측을 통해 비즈니스의 다른 영역에 자금을 더 잘 할당할 수 있습니다. 판매 예측을 보고 장단기 비용 예측과 비교하여 확인하십시오. 이렇게 하면 다음과 같은 다양한 비용에 대해 더 스마트하게 예산을 책정할 수 있습니다.

• 마테크 도구
• 유료 광고
• 마케팅 캠페인
• 제품 출시 이벤트
• 엔지니어링 및 제품 비용

신제품 개발, 더 많은 직원 고용 또는 디지털 마케팅 노력 강화와 같은 일에 투자하기로 결정하는 것은 위험할 수 있습니다. 그러나 회사의 재무 상황이 앞으로 어떻게 될 것인지 이해하면 불확실성을 많이 제거하는 데 도움이 됩니다.

더 나은 재고 관리

전자 상거래 비즈니스의 경우 재고 예측을 통해 디지털 채널 전반에 걸쳐 고객 수요를 충족할 수 있는 올바른 공급을 확보할 수 있습니다. 전자 상거래 인벤토리 관리에는 사용 가능한 인벤토리의 위치, 금액, 가격 및 혼합 추적이 포함됩니다. 정확한 예측을 기반으로 주문하면 온라인 상점에서 제품을 과도하게 주문하거나 과소 주문하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

보다 정확한 직원 할당

HR 예측을 통해 비즈니스 및 고객 요구 사항을 충족할 수 있는 적절한 수의 직원을 확보하여 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

예를 들어 전자 상거래 비즈니스가 있는 경우 휴일 동안 매출 급증을 예상하고 문의에 응답하기 위해 추가 고객 서비스 담당자가 필요할 수 있습니다. 또는 B2B SaaS 도구의 신제품 출시를 위한 마케팅 이벤트를 주최하고 잠재 고객 및 고객의 인바운드 판매 요청 증가를 예측할 계획입니다.

일반적인 마케팅 예측 기법

미래에 일어날 일을 예측하는 것은 까다롭게 들릴 수 있지만 몇 가지 기술을 사용하여 정확한 예측을 얻을 수 있습니다. 각각은 다른 통찰력과 메트릭을 제공하지만, 혼합은 예측하려는 것에 대한 보다 포괄적인 그림을 제공합니다.

상관관계 분석

상관 분석은 고객과 제품 간의 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다. 분석을 통해 플랫폼에서 구현하는 특정 기능이 고객 경험에 긍정적이거나 부정적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있습니다.

이 정보는 제품 라인의 어떤 측면이 고객 유지 또는 참여에 기여(또는 방해)하는지에 대한 지식을 제품 관리자에게 제공하여 성장을 위해 제품을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

마케팅 활동과 관련된 상관 관계를 분석할 수도 있습니다. 추천 프로그램을 통해 획득한 고객 집단은 소셜 미디어 캠페인을 통해 얻은 고객 평생 가치(CLV)가 더 높고 그에 따라 최적화되는 경향이 있음을 알 수 있습니다.

예측 분석

Audiences' Predictions를 사용하면 전환을 개선하기 위해 제품 및 마케팅 조정을 식별하는 데 도움이 되는 특정 속성 또는 행동을 기반으로 동질 집단을 구축할 수 있습니다. 예측 분석은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 마케팅 메시지 개인화
• 타겟 고객에게 적합한 가격을 선택하세요.
• CLV를 높이기 위해 과거 데이터를 기반으로 교차 판매 및 상향 판매
• 역 가격 책정 기법을 사용하여 원하는 행동을 수행할 가능성에 따라 다양한 청중에게 가장 효과적인 행동을 개발하십시오.

경영진 및 전문가의 의견을 구합니다.

이것은 회사의 지식이 풍부한 경영진과 업계의 외부 전문가로부터 얻을 수 있는 간단한 지식 기반 의견입니다. 그들이 자신의 의견을 "증명"하기에는 어려운 숫자가 없을 수도 있지만, 그들의 광범위한 경험은 그들의 견해에 많은 비중을 주며 예측에 도움이 될 수 있습니다.

이 접근 방식이 정확하려면 검증된 정성적 방법을 사용하여 의견을 수집하고 분석해야 합니다. 한 가지 예는 인터뷰 기록과 같은 원시 질적 데이터에서 공통 주제를 추출하는 주제 분석일 수 있습니다.

고객 설문조사 실시

고객 설문 조사에는 잠재 고객과 함께 신제품에 대한 조사를 수행하거나 현재 고객이 기존 제품에 대해 어떻게 느끼는지 알아내는 작업이 포함됩니다. 현재 및 잠재 고객으로부터 직접 정보를 수집하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• 고객 의도 이해
• 대상 고객에 대한 인구 통계 데이터 수집
• 선호하는 가격대에 대한 아이디어를 얻으십시오.

원시 데이터가 있으면 이를 분석하여 고객의 감정을 파악할 수 있습니다. 그런 다음 마케팅 예측에서 이러한 감정을 사용해야 합니다. 고객의 90%가 새 제품을 좋아한다고 말하면 매출이 높을 것입니다.

영업 팀에서 정보 수집

영업 팀은 마케팅 활동의 최전선에 있습니다. 그들은 일상적인 경험을 통해 제품 성능, 마케팅 활동의 효율성 및 고객 감정에 대한 통찰력을 가지고 있습니다. 인터뷰 및 설문 조사를 수행하거나 포커스 그룹을 주최하여 이 정보를 수집할 수 있습니다.

한 가지 제한 사항은 영업 팀이 기존 제품 및 현재 마케팅 활동에 대한 정보만 제공할 수 있다는 것입니다. 그러나 그들이 제공하는 정보와 판매 깔때기의 통찰력을 사용하여 다른 마케팅 노력이 어떻게 작동하는지 이해할 수 있습니다. 예를 들어 고객이 곧 업데이트될 제품의 특정 광고에 좋은 반응을 보인다면 새 버전을 출시할 때 유사한 광고를 사용해야 한다는 것을 알고 있습니다. 예, 새 제품과 광고는 아직 존재하지 않지만 영업 사원은 여전히 ​​귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

시계열 기법 구현

시계열 기법은 다양한 기간의 판매 패턴을 살펴봅니다. 이를 사용하여 미래 판매를 예측할 지난 달, 분기 또는 연도의 패턴을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 지난 3년 동안 매년 3%의 매출 성장이 있었다면 다음 해에도 비슷한 성장을 보일 것이라고 가정하는 것이 안전합니다.

더 큰 시장 점유율을 확보하는 데 도움이 되는 보다 전략적인 제품 및 마케팅 결정을 내리기 위해 특정 기간에 어떤 일이 일어날지 아는 것이 도움이 됩니다. 예를 들어 전자상거래 채널을 통해 판매할 품목 수 또는 디지털 제품의 프리미엄 버전으로 업그레이드할 고객 수를 예측할 수 있습니다.

마케팅 예측을 수행하는 방법

기업이 분석을 수행하는 데 사용할 수 있는 여러 예측 도구가 있지만 따라야 할 기본 방법론이 있습니다.

1. 수익 주기의 단계를 도표화하십시오. 고객 여정 분석을 사용하여 시작부터 구매까지 고객의 일반적인 여정을 추적합니다. 이를 통해 고객 여정에 대한 기본 지식을 얻을 수 있습니다.
2. 추적하려는 리드를 식별합니다. 여정을 최적화하려는 고가치 고객 집단을 몇 개 선택하십시오. 이들은 시장 조사 중에 가장 가치 있는 것으로 식별한 시장 세그먼트입니다.
3. 모든 고객이 수명 주기를 어떻게 경험하는지에 대한 정보를 얻으십시오. 전자 상거래 회사인 경우 전환율 및 장바구니 포기율과 같은 측정항목을 사용하여 구매를 한 온라인 상점 방문자와 장바구니에 항목을 담았지만 구매를 완료하지 않은 방문자의 비율을 이해하십시오.
4. 주어진 기간에 판매 유입경로를 통해 이동할 리드의 수를 결정합니다. B2B SaaS 회사인 경우 리드 수를 알면 예상할 수 있는 신규 고객 수에 대한 대략적인 아이디어를 얻을 수 있으므로 예측을 시작할 수 있습니다. 최근 판매 유입경로 추세를 보고 판매 팀과 대화하여 리드 수를 결정할 수 있습니다.
5. 각 고객 여정 단계 를 통해 신규 및 현재 리드의 흐름을 모델링합니다 . 이전 단계에서 모든 정보를 수집했다면 고객 라이프사이클의 일반적인 여정을 계획할 수 있습니다. 이를 통해 검증된 고객 경험을 기반으로 더 나은 예측을 할 수 있습니다.
6. 행동 고객 데이터 를 기반으로 예측 합니다 . Audiences와 같은 도구는 과거 고객 행동의 통찰력을 사용하여 AI 및 기계 학습 기술을 사용하여 미래 행동을 예측할 수 있습니다.
7. 결과를 분석하고 마케팅 예측을 마무리하십시오. 이 정보를 통해 미래의 판매, 추세 및 일반적인 소비자 행동을 예측할 수 있는 더 강력한 위치에 있게 됩니다.
8. 통찰력에 대한 조치를 취하십시오. 미래에 일어날 일을 예측하는 것은 행동을 취하는 경우에만 도움이 됩니다. 예측을 사용하여 새로운 마케팅 캠페인, 제품 개인화, 가격 전략 등을 테스트하십시오.

개인화된 대상 상담을 통해 예측 분석의 힘을 활용하는 방법을 알아보십시오. 또는 현재 무료 Amplitude 계정을 사용하여 고객이 디지털 제품에서 어떻게 행동하는지 확인하십시오.

참고문헌

• 전자상거래 재고관리란?, 빅커머스
• 추세 예측이란 무엇입니까?, Chron
• 고객 확보 vs. 유지, 투자